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图像压缩领域

传统图像压缩 方法 主页 说明 JPEG XL https://jpeg.org/jpegxl/ JPEG 小组提出,目前最好的图像压缩方法 CMIX http://www.byronknoll.com 22\%22% 的大小 FLIF https://flif.info/ 无损图像压缩方法,目前已停止开发(被 JPEG XL 取代) AVIF https://aomediacodec.github.io developers.google.com/speed/webp Google 提出,无损模式比 PNG 小 26%26\%26%,有损模式比 JPEG 小 25∼34%25 \sim 34\%25∼34% 传统图像压缩方法对比 深度图像压缩 2.1可关注的研究员 作者 主页 说明 Johannes Ballé https://balle.io/ Balle 可谓是深度图像压缩的开创者,同时也是深度图像压缩界的大佬,目前在 Google ://staff.ustc.edu.cn/~dongeliu/ 中国科学技术大学电子工程与信息科学系副教授,主要研究方向为互联网数据挖掘、多媒体信息处理、图像与视频压缩等 陈志波 http://staff.ustc.edu.cn

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Matlab实现图像压缩

不损失图像质量的压缩称为无损压缩,无损压缩不可能达到很高的压缩比;损失图像质量的压缩称为有损压缩,高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码,希望用更少的数据表示图像。 用DCT 压缩图像过程为: (1)首先将输入图像分解为8×8 或16×16 的块,然后对每个子块进行二维DCT变换。 (2)将变换后得到的量化的DCT 系数进行编码和传送,形成压缩后的图像格式。 用 DCT 解压的过程为: (1)对每个8×8 或16×16 块进行二维DCT 反变换。 (2)将反变换的矩阵的块合成一个单一的图像压缩应该在最合理地近似原图像的情况下使用 最少的系数。使用系数的多少也决定了压缩比的大小。 在压缩过程的第 2 步中,可以合理地舍弃一些系数,从而得到压缩的目的。 在压缩 过程的第2 步,还可以采用RLE 和Huffman 编码来进一步压缩

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    VBA解压缩ZIP文件02——压缩过程

    要实现解压缩肯定得了解压缩过程,解压缩相比压缩来说是简单很多,简单说一下压缩过程。 ZIP压缩过程 01 扫描文件 压缩程序首先会扫描被压缩的文件,然后将文件的信息分为3类: literal 未被处理的 length 长度信息 distance 距离信息 ZIP压缩是按照Byte为单位对原始文件进行处理的,literal代表的就是原始的Byte数据并没有被压缩。 注:上面的这些压缩信息只有动态Huffman压缩方法才有。 注意:ZIP是对每个文件都单独压缩的,而且每个文件还可能会分块进行压缩(这也是Header的第1个bit的作用,标志是否是最后1个块),所以每个使用了动态Huffman的压缩的块都是上面这种结构。

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    ISP图像处理之动态范围压缩

    ISP图像处理之动态范围压缩 1 动态范围压缩介绍 自然界中真实场景能够表现比较广泛的颜色亮度区间,比如从很暗(10^-5 cd/m2)的黑夜到明亮(10^5 cd/m2)的太阳光,有将近10个数量级的动态方位 简而言之,动态范围压缩就是把一个动态范围很宽的图像压缩掉不需要或者不重要的部分,适应人眼的观感效果。 附图: 动态范围压缩算法常见的分为全局映射和局部映射。 2 动态范围压缩算法 实现动态范围压缩有许多种算法,比如线性移位算法、对数映射算法、分段函数映射算法、自适应性对数映射算法、高动态范围图像可视化算法。 2.3 分段函数映射 原理:考虑到低数值区间、高数值区间以及它们之间区域的不同特点,使用三段式的分段函数对HDR图像进行压缩,对不同的亮度区域进行分辨率调整。 优点:样扩大中间亮度值的映射范围,压缩高亮度值的映射斜率。后两种算法的复杂度一般,图像效果比之前两种算法好。

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    google图像压缩技术RAISR的测试

    不久前,Google刚刚发布了一种名为RAISR(Rapid and Accurate Super Image Resolution,意为“快速、精确的超级图像分辨率技术”)的图像压缩技术,旨在保存宝贵的数据 ,而不牺牲照片质量;并在带宽受限的移动设备上提供清晰锐利的图像。 Google声称,该技术可以降低高达75%的带宽,RAISR分析同一图像的低分辨率和高分辨率版本,了解到高分辨率版本出众的原因,然后在低分辨率版本模拟出来。 实际上就是使用机器学习创建一个类似Instagram的过滤器,欺骗你的眼睛,让你相信低分辨率与高分辨率图像是一致的。 看到这个技术,想测试一下,顺便看一下算法原理,刚好网上有一些相关的代码,主要参考代码如下:https://github.com/MKFMIKU/RAISR 仔细看了下算法的原理,才发现这个算法的压缩机制主要包括两个部分

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    图像压缩相关内容简介

    人们对图像信息需求的剧增也有利地促进了图像压缩技术的进步,许多学者结合模式识别、计算机图形学、计算机视觉、神经网络、小波分析和分析几何等理论,开始探索研究图像压缩的新理论和新方法。 多媒体数据,无论是图形、音频还是视频数据,解压时都需要相当大的传输带宽和存储容量;且图像、视频序列和计算机动画的需求以非常高的速度增长,因此有必要研究和分析图像压缩的技术来压缩图像和所有多媒体应用程序, 如何压缩 减少冗余和无关性一直是压缩领域两个重要和基本的部分,在图像压缩中也不例外。 其次图像压缩最终都是为人服务的,压缩到什么程度并在这个程度将图片压缩到最优的情况是很最重要的。 医学图像压缩 随着现代医疗水平的不断进步和经济实力的增强,更多的医疗成像设备投入临床应用,数字化的医学图像在医学临床诊断中发挥的作用越来越重要,对医学图像压缩技术的研究显得尤为迫切。 (下图是“巢湖一号” SAR卫星所生成的卫星图像) SAR 图像压缩是主要基于小波的彩色图像压缩 嵌入式图像压缩 嵌入式图像压缩,即是在嵌入式设备上进行的图像压缩

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    像素级压缩感知图像融合的论文

    2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点,提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。 2014 基于 DWT 的高频系数压缩感知图像融合 算法思想: 传统的基于 DWT 的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数,由于小波系数的低频部分为非稀疏的,导致其压缩重构质量差。 针对该问题,提出了一种基于 DWT 高频系数压缩测量的融合方法,该压缩模式可以提高重构信号的质量,进而提高融合图像的效果。 首先,对图像作小波稀疏变换,得到低频和高频系数,并对高频系数压缩测量得到测量值;然后,在小波域和压缩域分别进行融合,并对融合后的测量值进行重构得到融合后的高频系数;最后,经小波逆变换得到融合后的图像。 2015 基于分块压缩感知的遥感图像融合 首先利用分块压缩感知(BCS)对输入图像进行压缩采样 ,再对压缩测量采用线性加权策略融合 ,最后采用迭代阈值投影(ITP)重构算法重构融合图像,并消除分块效应。

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    基于神经网络的图像压缩技术

    在 “基于递归神经网络的全分辨率图像压缩 ” 一文中,我们对以往使用神经网络进行数据压缩的研究进行了拓展,以探索机器学习是否能像在图像识别与文本摘要领域中的表现一样,提供更好的图像压缩效果。 此外,我们也正通过 TensorFlow 来发布我们的压缩模​​型,以便您可以尝试使用我们的网络来压缩您自己的图像。 残差图像展示了当前版本的压缩图像与原始图像的差异。而该图像随后则作为输入提供给神经网络,其目的是剔除下一版本的压缩图像中的压缩错误。现在压缩图像则是由 B[1] 至 B[N] 的连接表示。 3.png 观察它的鼻子和嘴巴,我们可以看到,我们的方法没有造成在 JPEG 图像中看到的中间部分的洋红色块和噪音。这是由于 JPEG 压缩的方块效应而产生的,而此处我们的压缩网络对整个图像同时处理。 4.png 虽然今天我们常用的编解码器依旧表现良好,但我们的工作已经表明,使用神经网络来压缩图像可以生成质量更高且数据量更小的压缩方案。

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    算法笔记(0001) - 【动态规划】图像压缩问题

    算法笔记(0001) - 【动态规划】图像压缩问题 问题描述 在计算机中,常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1<=i<=n,表示像素点i的灰度值。 (因为有的灰度值并没有达到255这么大)所以我们引入了图像压缩算法来解决这个问题。 假设将原图像分成m段,那么需要 ? 位的存储空间。 图像压缩问题就是要确定像素序列{p1,p1,……pn}的最优分段,使得依此分段所需的存储空间最小。 压缩过程中的数组存储: 既然是DP问题,所以我们肯定需要数组来记录每一步的最优值。这里我们用 S[i]来记录前i个数字的最优处理方式得到的最优解。 l[i]中来记录第当前第i个数所在组中有多少个数。 "<<"需要存储位数"<<b[i]<<endl; } } 参考文章 0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题 图像压缩---动态规划 动态规划之–图像压缩

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    基于学习的光场图像压缩方法

    来源:PCS 2021 演讲者:Mohana Singh 内容整理:贾荣立 本文提出了一种基于学习的端到端光场图像压缩模型,在图像重建质量和处理速度上展示了比较好的性能。 4d 光场的多视图表示 由于在 4d 光场中捕获了额外的光线方向信息,导致更高的数据负载,因此要求有更先进的光场图像压缩技术。 近些年来,学术界已经提出了多种用于光场图像压缩的解决方案,其中大多数解决方案都受到传统图像和视频压缩领域发展的启发,并利用现有的标准设计编解码器,如 HEVC 和 JPEG。 随着深度学习在诸多领域的日益普及,图像压缩领域也出现了新的发展方向。基于学习的光场压缩方法也在不断涌现。 因此,本文提出了一种新的端到端模型,该模型通过优化失真和速率来学习光场图像压缩。 2模型设计 输入数据 将不同的视角视图进行标号,一起进行输入,使得 4d 的光场信息转换为 3d。

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